《International Journal Of Data Mining Modelling And Management》雜志是一本的高質量期刊，該雜志的錄用率受多種因素影響，想具體了解可聯系雜志社或咨詢在線客服。

《International Journal Of Data Mining Modelling And Management》雜志的錄用率受多種因素影響，具體如下：

年發文量：《International Journal Of Data Mining Modelling And Management》雜志年發文量為：20篇。年發文量較大的期刊，相對而言錄用率會高一些。

質量與創新性：論文的科學性、嚴謹性、數據可靠性以及創新性是關鍵。

論文質量：包括研究設計的合理性、數據的可靠性、分析方法的科學性等。

影響力與排名：《International Journal Of Data Mining Modelling And Management》雜志IF影響因子為：0.4。高影響力的期刊通常對論文質量要求更高，錄用率相對較低。

審稿流程：嚴格的多輪審稿流程會篩選掉部分稿件，導致錄用率下降。

投稿數量：在特定時期內，若大量研究者集中向某期刊投稿，會導致稿件堆積，錄用率下降。

SCI期刊的錄用率受多重因素影響，作者應根據自身研究特點選擇合適的期刊，并確保稿件質量以提高錄用機會，投稿前務必仔細閱讀期刊的投稿指南，并與雜志社保持良好溝通。

《International Journal Of Data Mining Modelling And Management》雜志簡介

中文簡稱：國際數據挖掘建模與管理雜志
國際標準簡稱：INT J DATA MIN MODEL
出版商：Inderscience Publishers
ISSN：1759-1163
ESSN：1759-1171
研究方向：COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE

《國際數據挖掘建模與管理雜志》是一個專注于數據挖掘、建模以及管理領域的學術期刊。盡管搜索結果中沒有直接提供關于這本雜志的詳細背景信息，但可以推測這本期刊可能涵蓋了數據挖掘與建模的理論和實踐，以及相關管理方法和技術的研究。數據挖掘作為當今數字化世界中的關鍵技術，在商業決策、科學研究等多個領域發揮著重要作用 。

這本雜志可能會發布關于數據采集、數據探索、數據預處理、建立數學模型和模型評價等方面的論文，這些內容是數據挖掘與建模完整流程的重要組成部分 。此外，考慮到數據挖掘領域的快速發展，該雜志可能還會關注新興的數據挖掘技術、算法、以及它們在不同領域的應用案例。

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